Перевод статьи Reducing Employee Attrition with ONA: A Case Study from a European IT Company

Снижение текучести персонала с помощью ONA: пример европейской ИТ-компании

Текучесть сотрудников представляет собой серьезную проблему для организаций, приводящую к потере талантов и ресурсов. Чтобы решить эту проблему, многие компании обращаются к организационному сетевому анализу (ONA) как к мощному инструменту прогнозирования и смягчения последствий оттока сотрудников. В этой статье мы рассмотрим, как ONA может помочь компаниям сократить нежелательное удержание талантов путем выявления потенциальных сценариев текучести, используя тематическое исследование европейской ИТ-компании, которая успешно использовала ONA для прогнозирования текучсти на основе уровня влияния сотрудников и соотношения взаимодействия, полученные и предоставленные на уровне команды.

ONA (Organizational network analysis) — это подход, основанный на данных, который включает изучение взаимодействий, отношений и моделей общения внутри организации. Он дает представление о неформальных сетях, которые существуют наряду с формальной организационной структурой, помогая организациям понять, как сотрудники сотрудничают, обмениваются информацией и влияют друг на друга.

Ключевые показатели ONA для прогнозирования истощения

Чтобы предсказать истощение, ONA фокусируется на двух ключевых показателях:

1. Уровень влияния (Level of Influence): этот показатель показывает влияние, которое сотрудник имеет внутри организации. Примечательно, что это также показывает, что периферийные сотрудники, те, кто отключен от организационной сети, имеют более высокий риск увольнения, чем сотрудники с хорошими связями. Влиятельные сотрудники могут существенно влиять на своих коллег и потенциально влиять на их решения остаться в компании или покинуть ее.
2. Соотношение полученных и предоставленных взаимодействий (Ratio of Interactions Received vs. Provided). Этот показатель показывает уровень вовлеченности сотрудников внутри организации. Команды, получившие больше взаимодействий, чем предоставленные, подвергаются более высокому риску истощения. Сотрудники в этих командах могут чувствовать себя оторванными или недооцененными, что повышает вероятность того, что они рассмотрят возможность ухода из организации.

Практический пример: успех европейской ИТ-компании с ONA

Давайте углубимся в случай европейской ИТ-компании, которая использовала возможности ONA для прогнозирования оттока сотрудников на основе уровня влияния и соотношения полученных взаимодействий и предоставленных на уровне команды.

Эта ИТ-компания боролась с постоянной проблемой высокого уровня увольнения сотрудников, что негативно влияло на производительность и моральный дух.

Компания внедрила ONA, собирая данные о взаимодействии, отношениях и уровнях влияния сотрудников, используя как активные, так и пассивные источники данных. Анализ был сосредоточен как на формальных, так и на неформальных сетях внутри организации.

Визуализация внутреннего и внешнего взаимодействия небольшого отдела. Источник: Решения для когнитивных талантов.

Полученные результаты:

1. Выявление периферийных сотрудников. Данные ONA показали, что периферийные сотрудники, те, кто был менее связан с организационной сетью, имели более высокий риск увольнения. Компания осознала необходимость решить проблему их отстранения и рассмотреть индивидуальные стратегии удержания.
2. Команды с высоким риском истощения. Изучив соотношение полученных и предоставленных взаимодействий, компания определила конкретные команды, сотрудники которых с большей вероятностью уйдут из-за отсутствия вовлеченности и общения. Эти команды стали основным направлением усилий организации по удержанию талантов.
3. Индивидуальные меры: вооружившись знаниями ONA, компания реализовала целевые меры, такие как мероприятия по созданию команды, программы наставничества и инициативы по улучшению коммуникации, чтобы повысить вовлеченность сотрудников и снизить риск увольнения.

Визуализация внутренних и внешних взаимодействий большого отдела. Источник: Решения для когнитивных талантов.

Результат: компания успешно спрогнозировала сокращение штата с точностью 85%, используя данные ONA. Более того, они добились значительного снижения показателей оттока сотрудников в группах, находящихся в зоне риска, что привело к улучшению общего удержания сотрудников и повышению эффективности организации.

Заключение

Анализ организационной сети с акцентом на уровень влияния и соотношение полученных и предоставленных взаимодействий является ценным инструментом для организаций, стремящихся уменьшить нежелательное удержание талантов путем выявления потенциальных сценариев истощения. Тематическое исследование европейской ИТ-компании иллюстрирует практическое применение ONA, демонстрируя, как оно может помочь предсказать и смягчить отток сотрудников, что в конечном итоге приведет к более стабильной и продуктивной рабочей силе. Устраняя риски истощения, выявленные с помощью ONA, организации могут способствовать созданию более заинтересованной и удовлетворенной рабочей силы, тем самым сокращая потерю ценных талантов.